除了搞無人駕駛，AI還能讓車跑得更遠了？

車東西（公眾號：chedongxi）
作者 ｜ Janson
編輯 ｜ 志豪

日前，工信部下發兩張L3級自動駕駛準入牌照，各個地區也加快了L3試點與路測標準的落地，由AI驅動的汽車智能化競爭正式進入實質性的代際跨越階段。

然而，AI對產業的重構并不止于行駛過程中的“智駕”和“智艙”，其觸角已深入更上游、更復雜的研發設計環節。

當下，智能化正加速從“車內”走向“產線”，深度參與AI定義汽車，觸及汽車工業最核心的生產力。

這種轉型的基礎上，車企在選擇AI伙伴時的邏輯也發生了根本性偏移。

面對需要深度介入底層物理計算、算法自主進化的研發環節，零散的功能方案已難以為繼。

以汽車研發中極具挑戰的風阻預測為例，傳統模式高度依賴求解復雜的N?S（Navier-Stokes）偏微分方程，單次氣動驗證耗時長達10小時（CPU），設計師在長周期試錯中，如同在“開盲盒”。

▲百度伐謀在行業上的應用

而百度伐謀通過其“自我演化”的算法引擎，配合亞洲領先的獨立汽車設計科技公司阿爾特的真實工程數據，成功將這一過程縮短至分鐘級，實現了從“人工試錯”到“自主演化”的跨越。

助力汽車研發，只是超級智能體“百度伐謀”落地的一個切面。在剛剛舉行的百度AI Day上，發布一個月來的伐謀，正加速走進物流、制造、AI4S等千行百業的研發一線，將AI從“會對話”推向“能干活”，從輔助工具升級為重塑產業流程的生產力引擎。

當AI開始走進車間和實驗室，它就不再是對話框里的技術，而是產業流程中的一環。

一、告別10小時風阻“盲盒” 引入AI實時預測

在人工智能的發展歷程中，AI正在從“對話式交互”的大眾印象中開始升維，“工業生產力”中的應用進一步增多。

當大眾的注意力還集中在生成式大模型如何撰寫文案或生成圖片時，AI的真實觸角已經深入到了工業鏈條中最硬核、也最復雜的環節之一——研發設計。

AI不再僅僅是錦上添花的輔助工具，而是開始承擔起解決物理世界復雜工程問題的核心重任。

以汽車工業中的空氣動力學設計為例，風阻系數（Cd）的每一次微降都直接關乎整車的續航與能耗表現。

然而，傳統研發模式在此處長期面臨著嚴重的效率瓶頸。設計師通常依賴仿真軟件求解復雜的N-S（Navier-Stokes）偏微分方程，耗時費力。

要知道，如此復雜的方程在目前人類能力所及的范圍中，還不能像一元二次方程一樣取得明確的解析解，從而一次性得到最優答案。

為此，設計師只能不斷地去調整設計，讓風阻系數盡可能的優化。

▲百度伐謀在阿爾特汽車上的應用

在這種“設計—驗證—再修改”的串行模式下，設計師在早期草圖階段完全無法獲得實時反饋，風阻預測過程如同一場耗時巨大的“開盲盒”游戲，嚴重制約了研發的迭代速度 。

這一行業痛點在12月23日阿爾特（IAT）發布的“御風（參數丨圖片）”智能預測系統中得到了實質性破解。

該系統深度融合了百度智能云最新發布的自我演化超級智能體——百度伐謀，利用其強大的算法尋優能力對風阻預測模型進行底層重構。

百度伐謀的核心優勢在于其能夠通過大語言模型的推理能力與大規模進化搜索技術，模擬并壓縮生物界億萬年的進化過程，在明確的評價標準驅動下，自主迭代尋找“全局最優解”。

這種技術變革帶來的直接結果是研發效率的代際質變。通過將百度伐謀的算法模型與阿爾特積累的海量真實訓練數據、以及先進的物理機器學習架構相結合，“御風”系統將原本長達10小時的驗證周期縮短至分鐘級。

更重要的是，其預測精度已非常接近真實的物理仿真水平，模型誤差被成功控制在5%以內。

這種從“小時級”到“分鐘級”的飛躍，徹底顛覆了傳統的汽車研發范式：研發流程從低效的串行循環升級為“邊設計、邊驗證、邊優化”的并行協同模式 。從第一張手繪草圖開始，設計師就能獲得AI提供的實時反饋，從而鎖定車輛的低風阻基因。

在新能源汽車市場，風阻每降低10cts，續航里程即可增加6km至8km。

這意味著，AI對研發工具鏈的智能化改造，正在直接轉化為整車續航能力的物理競爭力，助力企業在極致效能的競爭中占據先機。

二、解密百度伐謀 從“人工試錯”到“自主演化”

從上邊的例子不難看出，在工業研發領域，算法開發長期被視為少數精英工程師的“手工藝活”。然而，隨著AI工具鏈向生產力核心區的滲透，這種高度依賴人工經驗的試錯模式正迎來更替。

12月25日的百度AI Day上透露的數據顯示，百度智能云推出的超級智能體“百度伐謀”發布僅一個月，申請試用的企業已突破2000家。這種熱度的背后，是行業對一種能自主進化的“數字工程師”的迫切需求。

作為全球首個可商用的自我演化超級智能體，百度伐謀的核心邏輯在于模擬并超越頂尖算法工程師的工作流。

在傳統的算法開發中，工程師需要經歷“理解需求—編寫算法—驗證評估—手動調優”的漫長循環。

▲百度伐謀的核心能力

而伐謀將這一過程封裝進了一個“冷啟動+自演化”的超級引擎中。

首先，百度伐謀通過多智能體并發生成多樣化的初始解，并在不同“島嶼”形成種群；

隨后，利用大規模分布式集群進行并行的變異與交叉機制，在廣闊的解空間中高速探索，從而發現人類經驗難以觸達的全局最優解。

這種進化的透明性徹底告別了傳統機器學習的“煉丹黑箱”。

以百度伐謀的合作伙伴阿爾特（IAT）在汽車領域的生產工具為例，其最新發布的造型AI“太乙”3.0版本，正是通過引入此類自演化能力，實現了從單一創繪工具向綜合型研發設計平臺的升級。

為了讓這種復雜的進化過程更普惠，百度伐謀構建了“對話式需求澄清、自動評估器生成、初始算法構建”三大核心能力。

在最新的產品升級中，伐謀推出了Web端、IDE插件等多種Agent形態，支持業務人員通過對話直接澄清需求，極大地降低了算法進入研發流程的阻力。

針對工業級應用中最為敏感的數據安全問題，百度伐謀在AI Day上發布了全新的“生產級”本地評估方案。

該方案采用“云端生成算法+本地完成評估”的架構，企業無需上傳敏感的業務數據，只需在本地環境反饋評估指標，即可閉環享受云端的強大演化能力。

同時，針對算法隨業務變化而衰減的痛點，升級后的動態調優能力能實時修正模型，確保系統始終維持在最優運行狀態。

這種從“人工試錯”到“自主演化”的跨越，正在加速通過“同舟生態伙伴計劃”向更廣闊的科研與產業界輻射。

▲百度伐謀“同舟生態伙伴計劃”

當下，隨著百度伐謀與阿爾特、天津大學、北京工業大學等生態伙伴的深度共創，其正在將頂尖算法轉化為像電力一樣觸手可及的基礎設施，尋找千行百業的“全局最優解”。

三、對話AI業務高管：構建“生態矩陣”賦能千行百業

如果說“風阻預測”的效率跨越只是一個起點，那么百度伐謀的真正野心在于將這種“自我演化”的能力沉淀為工業研發的通用底座。

12月25日，車東西與百度伐謀負責人李安南和阿爾特汽車副總裁、AI.X Lab負責人劉亞彬進行了對話，他們就AI如何深度重構汽車生產力展開了深度復盤，揭示了“AI定義研發”背后的邏輯。

李安南在開場談到“自我演化”這個行業熱詞，他在現場給出了更高維度的定義。

▲百度伐謀負責人李安南

他指出，目前大多數所謂演化僅停留在“經驗總結”或“記憶能力”層面，即通過試錯避免重復錯誤，而伐謀的核心區別在于，它實現的是“尋優策略”的自動演進。

這種邏輯類似一位高級量產工程師，能夠將復雜因素轉化為量化模型，并在不同任務中自動調整策略，真正解決產業中的高價值難題。

李安南預測，2026年產業界的“Manus時刻”（AI應用爆發點）很可能出現在這種自我演化智能體領域，因為它解決的是創新研發問題，而非簡單的對話客服。

在人才問題上，劉亞彬分享了車企的現實困境。他指出，既懂汽車工程又懂AI算法的復合型專家極度稀缺，阿爾特曾在算法研發中遭遇瓶頸，甚至難以確認最初的尋優空間是否正確。

▲阿爾特汽車副總裁、AI.X Lab負責人劉亞彬

對此，百度伐謀通過“對話式需求澄清”降低了門檻，讓機器自動選擇最優算法，省去了人與人之間反復迭代的過程，使算法研發周期從三個月縮短到一個多月，效率實現質變。

針對AI幻覺問題在生產力工具中的挑戰，劉亞彬說，AI在汽車設計中并不過分追求100%的準確率，只要能通過圖形或數值展現特征變化趨勢，幫助造型工程師即時看到修改效果，就具備工程使用價值。

李安南補充，伐謀驅動的代理模型已融入壓力、速度等物理規律，實現“數據+機理”的融合，從而保證預測趨勢的可靠性，規避了“AI幻覺”的風險。

從生態的角度來看，風阻預測只是AI進入研發底座的“第一扇窗”，未來在NVH（噪聲、振動與聲振粗糙度）、碰撞、耐久性、電磁兼容性等復雜驗證環節也可能會見到AI的身影。

他們一致認為，隨著模型能力的升級，AI對于生產力的升級會越來越強大。

結語：AI開始真正成為生產力工具的一環

當下，汽車智能化的下半場正在重構工業底座。

AI也從車內交互走向研發產線，汽車研發的底層邏輯也正從“經驗驅動”向“智能驅動”轉型。行業越來越意識到，真正有價值的AI，不是能回答多少問題，而是能解決多少產業中的難題。

但AI解決產業難題，只有伐謀的加速進化還遠遠不夠，更離不開高校、科研機構以及企業的深度共創。隨著百度伐謀生態計劃的發布，“AI定義研發”正從理念走向基礎設施，從汽車走向千行百業，讓更多懂產業、懂系統、懂工程的人，一起參與到這場進化中來。